Chuyển Tiêu Đề Gốc ‘Trận Chiến Cuối Cùng của AI+blockchain: Hội đồng MCP kích nổ cách mạng đại lý trên chuỗi, và liệu rằng đây có phải là con đường tỷ đô tiếp theo?’

Chương 1 AI+Crypto: Dual sóng tăng tốc tích hợp

Kể từ năm 2024, chúng tôi đã nghe cụm từ “AI+Crypto” xuất hiện ngày càng phổ biến hơn. Từ sự ra đời của ChatGPT, đến các tổ chức mô hình mới nổi như OpenAI, Anthropic, và Mistral liên tục tung ra các mô hình siêu lớn đa phương tiện, cho đến các giao thức DeFi khác nhau, hệ thống quản trị và thậm chí cả các nền tảng xã hội NFT trong thế giới chuỗi on-chain cố gắng kết nối với AI Agents, sự tích hợp của “sóng công nghệ kép” này không còn là sự tưởng tượng xa xôi nữa, mà là một sự tiến hóa mô hình mới đang diễn ra trong thực tế.

Nhân tố động lực cơ bản của xu hướng này đến từ sự bổ sung lẫn nhau của hai hệ thống công nghệ chính trên phía cung cấp và phía cung cầu. Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo đã làm cho việc di dời “thực hiện nhiệm vụ” và “xử lý thông tin” từ con người sang máy móc trở thành khả thi, nhưng vẫn đối mặt với những hạn chế cơ bản như “thiếu hiểu biết về bối cảnh”, “thiếu cấu trúc động viên”, và “đầu ra không đáng tin cậy”. Hệ thống dữ liệu trên chuỗi, cơ chế thiết kế động viên, và khung chương trình quản trị do Crypto cung cấp có thể chính xác bù đắp những hạn chế của trí tuệ nhân tạo. Lại còn, ngành công nghiệp Crypto cần gấp các công cụ thông minh mạnh mẽ hơn để xử lý các nhiệm vụ lặp đi lặp lại như hành vi người dùng, quản lý rủi ro, và thực hiện giao dịch. Điều này chính xác là điểm mạnh của trí tuệ nhân tạo.

Nói cách khác, Tiền điện tử cung cấp cho trí tuệ nhân tạo một thế giới có cấu trúc, và trí tuệ nhân tạo tiêm kích hoạt khả năng ra quyết định vào Tiền điện tử. Sự kết hợp này của các công nghệ phục vụ như lớp dưới cùng của nhau đã tạo ra một mô hình mới của “cơ sở hạ tầng chung sâu đậm”. Một ví dụ đáng chú ý là sự xuất hiện của “Người tạo lập thị trường trí tuệ nhân tạo” trong các giao thức DeFi. Loại hệ thống này sử dụng các mô hình trí tuệ nhân tạo để mô phỏng biến động thị trường trong thời gian thực, và kết hợp dữ liệu trên chuỗi, độ sâu của sổ đặt hàng, các chỉ số tâm trạng liên chuỗi và các biến số khác để đạt được lịch trình thanh khoản động, do đó thay thế mô hình tham số cố định tĩnh truyền thống. Một ví dụ khác là trong các tình huống quản trị, “Đại lý Quản trị” được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo bắt đầu cố gắng phân tích nội dung đề xuất và ý định của người dùng, dự đoán xu hướng bỏ phiếu, và đưa ra các đề xuất ra quyết định cá nhân hóa đến người dùng. Trong tình huống này, trí tuệ nhân tạo không chỉ là một công cụ, mà đã dần dần tiến hóa thành một “người thực thi nhận thức trên chuỗi”.

Không chỉ vậy, từ góc độ dữ liệu, dữ liệu hành vi trên chuỗi có thể kiểm chứng, cấu trúc và chống kiểm duyệt một cách tự nhiên, khiến nó trở thành tài liệu đào tạo lý tưởng cho các mô hình AI. Một số dự án mới nổi (chẳng hạn như Ocean Protocol và Bittensor) đã cố gắng nhúng hành vi on-chain vào quá trình tinh chỉnh mô hình. Trong tương lai, thậm chí có thể có một “tiêu chuẩn mô hình AI trên chuỗi” để cho phép mô hình có khả năng hiểu ngữ nghĩa Web3 gốc trong quá trình đào tạo.

Đồng thời, cơ chế khuyến khích trên chuỗi cũng cung cấp cho hệ thống AI sức mạnh kinh tế vững chắc và bền vững hơn so với nền tảng Web2. Ví dụ: thông qua giao thức khuyến khích Agent được xác định bởi giao thức MCP, người thực thi mô hình không còn dựa vào thanh toán cuộc gọi API mà có thể nhận được phần thưởng token thông qua “bằng chứng thực hiện nhiệm vụ + thực hiện ý định của người dùng + giá trị kinh tế có thể truy xuất nguồn gốc trên chuỗi”. Nói cách khác, lần đầu tiên, các tác nhân AI có thể “tham gia vào hệ thống kinh tế” thay vì chỉ được nhúng vào đó như một công cụ.

Từ một góc độ toàn cầu hơn, xu hướng này không chỉ là sự hội tụ của các công nghệ, mà còn là một sự dịch chuyển mô hình. AI+Crypto có thể cuối cùng phát triển thành một “cấu trúc xã hội trên chuỗi với Agent là trung tâm”: con người không còn là các quản trị viên duy nhất. Các mô hình trên chuỗi không chỉ thực thi hợp đồng, mà còn hiểu bối cảnh, phối hợp trò chơi, quản trị tích cực, và thiết lập nền kinh tế micro của riêng họ thông qua cơ chế token. Điều này không phải là viễn tưởng, mà là một sự suy luận hợp lý dựa trên quỹ đạo công nghệ hiện tại.

Bởi vì điều này, câu chuyện về AI+Crypto đã nhanh chóng thu hút sự chú ý lớn từ thị trường vốn trong 6 tháng qua. Từ a16z, Paradigm đến Multicoin, từ “thị trường xác minh” của Eigenlayer đến “đào mẫu” của Bittensor, đến việc ra mắt gần đây của Flock, Base MCP và các dự án khác, chúng ta đã thấy một sự thống nhất dần hình thành: Các mô hình AI sẽ đóng vai trò không chỉ là “công cụ” trong Web3, mà còn là “đối tượng” - chúng sẽ có danh tính, ngữ cảnh, động cơ, và thậm chí là quyền quản trị.

Dễ dàng nhận thấy rằng trong thế giới Web3 sau năm 2025, các đại lý AI sẽ trở thành các thành phần hệ thống không thể tránh khỏi. Phương pháp tham gia này không phải là cách truy cập truyền thống của ‘mô hình ngoại chuỗi + API trên chuỗi’, mà dần dần phát triển thành một hình thức mới của ‘mô hình như nút’ và ‘ý định như hợp đồng’. Đằng sau đó là ngữ nghĩa và mô hình thực thi được xây dựng bởi các giao thức mới như MCP (Model Context Protocol).

Việc tích hợp AI và Tiền điện tử là một trong số ít cơ hội ‘bottom-to-bottom docking’ trong thập kỷ qua. Điều này không phải là một điểm nóng nào đó xuất hiện đột ngột, mà là một sự tiến hóa cấu trúc dài hạn. Nó sẽ xác định cách mà AI hoạt động trên chuỗi, cách nó được phối hợp, cách nó được thúc đẩy, và cuối cùng sẽ định nghĩa hình dạng tương lai của cấu trúc xã hội trên chuỗi.

Chương 2 Nền tảng và cơ chế lõi của giao thức MCP

Việc tích hợp AI và công nghệ mã hóa đang chuyển từ giai đoạn khám phá khái niệm sang giai đoạn quan trọng của việc xác minh thực tế. Đặc biệt là từ năm 2024, sau khi các mô hình lớn được đại diện bởi GPT-4, Claude và Gemini đã bắt đầu có khả năng quản lý ngữ cảnh ổn định, phân tách tác vụ phức tạp và khả năng tự học, AI không còn chỉ cung cấp “trí thông minh ngoài chuỗi” mà dần dần có khả năng tương tác liên tục và ra quyết định tự chủ trên chuỗi. Đồng thời, bản thân thế giới tiền điện tử đang trải qua một quá trình phát triển về cấu trúc. Sự trưởng thành của các công nghệ như Modular blockchain, Account Abstraction và Rollup-as-a-Service đã cải thiện đáng kể tính linh hoạt của logic thực thi trên chuỗi và xóa bỏ các trở ngại môi trường để AI trở thành người tham gia bản địa trong blockchain.

Trong bối cảnh này, MCP (Giao thức ngữ cảnh mô hình) đã được đề xuất, với mục tiêu xây dựng một tập hợp các lớp giao thức phổ quát để vận hành, thực hiện, phản hồi và doanh thu mô hình AI trên chuỗi. Điều này không chỉ để giải quyết vấn đề kỹ thuật “AI không thể được sử dụng hiệu quả trên chuỗi”, mà còn để đáp ứng nhu cầu hệ thống của chính thế giới Web3 để chuyển đổi sang “Mô hình lấy ý định làm trung tâm”. Logic gọi hợp đồng thông minh truyền thống đòi hỏi người dùng phải hiểu rõ về trạng thái, giao diện chức năng và cấu trúc giao dịch của chuỗi, nhưng có một khoảng cách rất lớn giữa điều này và biểu hiện tự nhiên của người dùng bình thường. Sự can thiệp của mô hình AI có thể thu hẹp sự đứt gãy cấu trúc này, nhưng để mô hình AI hoạt động, nó phải có “bản sắc”, “trí nhớ”, “thẩm quyền” và “động lực kinh tế” trên chuỗi. Giao thức MCP ra đời để giải quyết chuỗi nút thắt cổ chai này.

Cụ thể, MCP không phải là một mô hình hoặc nền tảng độc lập, mà là một giao thức lớp ngữ nghĩa toàn bộ chạy qua việc triệu hồi mô hình AI, xây dựng ngữ cảnh, hiểu ý định, thực hiện trên chuỗi và phản hồi khuyến khích. Lõi của thiết kế xoay quanh bốn cấp độ: Cấp độ đầu tiên là việc thiết lập cơ chế định danh mô hình. Dưới khuôn khổ MCP, mỗi trường hợp mô hình hoặc đại lý có một địa chỉ trên chuỗi độc lập và có thể nhận tài sản, khởi xướng giao dịch và gọi hợp đồng thông qua cơ chế xác minh quyền lực, trở thành “tài khoản hạng nhất” trong thế giới blockchain. Cấp độ thứ hai là hệ thống thu thập ngữ cảnh và diễn giải ngữ nghĩa. Mô-đun này trừu tượng hóa trạng thái trên chuỗi, dữ liệu ngoại chuỗi, hồ sơ tương tác lịch sử và kết hợp đầu vào ngôn ngữ tự nhiên để cung cấp cho mô hình một cấu trúc nhiệm vụ rõ ràng và ngữ cảnh môi trường, để mô hình có “ngữ cảnh ngữ nghĩa” để thực hiện hướng dẫn phức tạp.

Hiện nay, nhiều dự án đã bắt đầu xây dựng các hệ thống nguyên mẫu xung quanh khái niệm MCP. Ví dụ, Base MCP đang cố gắng triển khai các mô hình AI như các đại lý có thể gọi công khai trên chuỗi để phục vụ các kịch bản như tạo chiến lược giao dịch và quyết định quản lý tài sản; Flock đã xây dựng một hệ thống hợp tác đa Đại lý dựa trên giao thức MCP, cho phép nhiều mô hình hợp tác một cách động quy mô xung quanh cùng một nhiệm vụ người dùng; và các dự án như LyraOS và BORK đang cố gắng mở rộng MCP thành lớp cơ bản của một “hệ điều hành mô hình”, trên đó bất kỳ nhà phát triển nào cũng có thể xây dựng các plug-in mô hình với các khả năng cụ thể và gọi chúng cho người khác để hình thành một thị trường dịch vụ AI chia sẻ trên chuỗi.

Từ quan điểm của các nhà đầu tư tiền điện tử, đề xuất của MCP không chỉ mang đến những con đường công nghệ mới, mà còn là cơ hội để tái tạo cấu trúc ngành công nghiệp. Nó mở ra một “lớp kinh tế AI bản địa” mới. Mô hình không chỉ là một công cụ, mà còn là một bên tham gia kinh tế với tài khoản, tín dụng, thu nhập và con đường tiến hóa. Điều này có nghĩa rằng những người tạo thị trường trên DeFi trong tương lai có thể là mô hình, những người tham gia bỏ phiếu trong quản trị DAO là mô hình, những người chăm sóc nội dung của hệ sinh thái NFT là mô hình, và thậm chí dữ liệu trên chuỗi chính được phân tích, kết hợp và định giá lại bởi các mô hình, từ đó tạo ra một “tài sản dữ liệu hành vi AI mới”. Do đó, tư duy đầu tư sẽ chuyển từ “đầu tư vào một sản phẩm AI” sang “đầu tư vào một trung tâm khuyến khích, lớp tập hợp dịch vụ hoặc giao thức phối hợp giữa các mô hình trong lớp sinh thái AI”. Với vai trò là giao thức cấu trúc và giao diện thực thi cơ bản, hiệu ứng mạng tiềm năng và phần thưởng về tiêu chuẩn của MCP đáng để chú ý trong dài hạn.

Khi ngày càng có nhiều mô hình tham gia vào thế giới Web3, vòng khép kín về danh tính, ngữ cảnh, thực thi và khuyến khích sẽ quyết định liệu xu hướng này có thực sự cất cánh hay không. MCP không phải là một bước đột phá đơn lẻ mà là một “giao thức cấp cơ sở hạ tầng” cung cấp giao diện đồng thuận cho toàn bộ làn sóng AI + Crypto. Những gì nó cố gắng trả lời không chỉ là câu hỏi kỹ thuật “làm thế nào để đưa AI vào chuỗi”, mà còn là hệ thống kinh tế “làm thế nào để thúc đẩy AI tiếp tục tạo ra giá trị trên chuỗi”.

Chương 3 Các kịch bản triển khai điển hình của AI Agent: Làm thế nào MCP tái cấu trúc mô hình công việc trên chuỗi

Khi một mô hình trí tuệ nhân tạo thực sự có một danh tính trên chuỗi, có nhận thức ngữ cảnh ngữ nghĩa, có thể phân tích ý định và thực hiện nhiệm vụ trên chuỗi, nó sẽ không còn chỉ là một “công cụ phụ trợ” mà là một Đại lý trên chuỗi một cách có ý nghĩa đáng kể, trở thành thực thể hoạt động trong việc thực thi logic. Và đây chính là ý nghĩa quan trọng nhất của việc tồn tại của giao thức MCP - không phải là làm cho một mô hình trí tuệ nhân tạo cụ thể mạnh mẽ hơn, mà là cung cấp một con đường cấu trúc cho các mô hình trí tuệ nhân tạo để nhập vào thế giới chuỗi khối, tương tác với hợp đồng, hợp tác với người dùng và tương tác với tài sản. Con đường này không chỉ bao gồm khả năng cấp thấp như danh tính, quyền hạn và bộ nhớ, mà còn bao gồm các lớp trung gian vận hành như phân rã nhiệm vụ, lập kế hoạch ngữ nghĩa và chứng minh hiệu suất. Cuối cùng, nó dẫn đến khả năng Đại lý trí tuệ nhân tạo thực sự tham gia xây dựng một hệ thống kinh tế Web3.

Bắt đầu từ ứng dụng thực tế nhất, quản lý tài sản on-chain là lĩnh vực đầu tiên mà AI Agent thâm nhập. Trong DeFi trước đây, người dùng cần cấu hình ví theo cách thủ công, phân tích các thông số nhóm thanh khoản, so sánh APY và thiết lập chiến lược. Toàn bộ quá trình cực kỳ không thân thiện với người dùng bình thường. Tác nhân AI dựa trên MCP có thể tự động thu thập dữ liệu trên chuỗi sau khi có ý định “tối ưu hóa lợi nhuận” hoặc “kiểm soát rủi ro”, đánh giá phí bảo hiểm rủi ro và biến động dự kiến của các giao thức khác nhau, đồng thời tự động tạo ra sự kết hợp của các chiến lược giao dịch, sau đó xác minh sự an toàn của đường dẫn thực hiện thông qua tính toán mô phỏng hoặc kiểm tra lại theo thời gian thực trên chuỗi. Mô hình này không chỉ cải thiện tốc độ cá nhân hóa và phản hồi của việc tạo chiến lược mà quan trọng hơn, nó cho phép người dùng không chuyên lần đầu tiên ủy thác tài sản bằng ngôn ngữ tự nhiên, khiến việc quản lý tài sản không còn là hoạt động có ngưỡng kỹ thuật cực cao.

Một kịch bản khác đang đẩy nhanh quá trình trưởng thành của nó là nhận dạng trên chuỗi và tương tác xã hội. Trước đây, các hệ thống nhận dạng trên chuỗi chủ yếu dựa trên lịch sử giao dịch, nắm giữ tài sản hoặc cơ chế chứng nhận cụ thể (chẳng hạn như POAP), và tính biểu đạt và tính dẻo dai của chúng cực kỳ hạn chế. Khi mô hình AI can thiệp, người dùng có thể có một “tác nhân ngữ nghĩa” liên tục được đồng bộ hóa với sở thích, sở thích và động lực hành vi của riêng họ. Đại lý này có thể thay mặt người dùng tham gia vào các DAO xã hội, xuất bản nội dung, lập kế hoạch cho các hoạt động NFT và thậm chí giúp người dùng duy trì uy tín và ảnh hưởng trên chuỗi. Ví dụ, một số chuỗi xã hội đã bắt đầu triển khai các Agent hỗ trợ giao thức MCP để tự động hỗ trợ người dùng mới hoàn thành quá trình Onboarding, xây dựng biểu đồ xã hội, tham gia bình luận và bỏ phiếu, từ đó chuyển đổi “vấn đề khởi động nguội” từ vấn đề thiết kế sản phẩm sang vấn đề tham gia agent thông minh. Hơn nữa, trong một tương lai mà sự đa dạng danh tính và phân nhánh tính cách được chấp nhận rộng rãi, người dùng có thể có nhiều tác nhân AI được sử dụng trong các tình huống xã hội khác nhau và MCP sẽ trở thành “lớp quản trị danh tính” quản lý các chuẩn mực hành vi và quyền thực hiện của các tác nhân này.

Mục tiêu chính thứ ba của AI Agent là quản trị và quản lý DAO. Trong DAO hiện nay, tỷ lệ tham gia hoạt động và quản trị luôn là nút thắt cổ chai, cơ chế bỏ phiếu cũng có ngưỡng kỹ thuật mạnh mẽ và tiếng ồn hành vi. Sau khi giới thiệu MCP, các Tác nhân có khả năng phân tích cú pháp ngữ nghĩa và hiểu ý định có thể giúp người dùng thường xuyên sắp xếp động lực DAO, trích xuất thông tin chính, tóm tắt các đề xuất theo ngữ nghĩa và đề xuất các tùy chọn bỏ phiếu hoặc tự động thực hiện các hành động bỏ phiếu dựa trên sự hiểu biết của người dùng. Loại quản trị on-chain này dựa trên cơ chế “tác nhân ưu tiên” giúp giảm bớt đáng kể các vấn đề về quá tải thông tin và không phù hợp với khuyến khích. Đồng thời, khung MCP cũng cho phép chia sẻ kinh nghiệm quản trị và lộ trình phát triển chiến lược giữa các mô hình. Ví dụ, nếu một Agent quan sát thấy các tác động bên ngoài tiêu cực gây ra bởi một loại đề xuất quản trị nhất định trong nhiều DAO, nó có thể cung cấp trải nghiệm trở lại chính mô hình, tạo thành một cơ chế chuyển giao kiến thức quản trị liên cộng đồng, từ đó xây dựng một cấu trúc quản trị ngày càng “thông minh”.

Ngoài các ứng dụng chính trên, MCP cũng cung cấp các khả năng giao diện thống nhất cho việc sắp xếp dữ liệu trên chuỗi AI, tương tác thế giới game, tạo ra chứng minh tự động ZK, relay nhiệm vụ cross-chain và các tình huống khác. Trong lĩnh vực game chuỗi khối (GameFi), AI Agent có thể trở thành bộ não đằng sau các nhân vật không phải người chơi (NPCs), thực hiện đối thoại thời gian thực, tạo ra cốt truyện, xếp lịch nhiệm vụ và tiến hóa hành vi; trong hệ sinh thái nội dung NFT, mô hình có thể phục vụ như một “người quản lý ngữ nghĩa”, đề xuất động NFT dựa trên sở thích của người dùng, và thậm chí tạo ra nội dung cá nhân hóa; trong lĩnh vực ZK, mô hình có thể dịch nhanh ý định thành hệ thống ràng buộc thân thiện ZK thông qua biên soạn cấu trúc, giảm bớt quá trình tạo chứng minh không bằng không và nâng cao tính phổ quát của ngưỡng phát triển.

Có thể thấy rõ từ sự tương đồng của những ứng dụng này rằng điều mà giao thức MCP đang thay đổi không phải là hiệu suất điểm đơn của một ứng dụng cụ thể, mà là mô hình thực hiện nhiệm vụ chính mình. Việc thực hiện nhiệm vụ Web3 truyền thống dựa trên giả thiết “bạn biết cách thực hiện” - người dùng phải hiểu rõ kiến thức cơ bản như logic hợp đồng, cấu trúc giao dịch và phí mạng. MCP biến đổi mô hình này thành “bạn chỉ cần diễn đạt điều bạn muốn làm” và mô hình sẽ thực hiện phần còn lại. Lớp trung gian tương tác giữa người dùng và chuỗi đã thay đổi từ giao diện mã thành giao diện ngữ nghĩa, và từ cuộc gọi chức năng thành sắp xếp ý định. Sự thay đổi cơ bản này nâng cao trí tuệ nhân tạo từ “công cụ” thành “đối tượng hành động” và biến đổi blockchain từ “mạng giao thức” thành “bối cảnh tương tác.”

Chương 4 Phân tích sâu về triển vọng thị trường và ứng dụng trong ngành của giao thức MCP

Là một sáng kiến tiên tiến tích hợp công nghệ AI và blockchain, giao thức MCP không chỉ mang đến một mô hình kinh tế mới cho thị trường mã hóa, mà còn cung cấp cơ hội phát triển mới cho nhiều ngành công nghiệp. Với sự tiến bộ liên tục của công nghệ AI và sự mở rộng liên tục của các kịch bản ứng dụng blockchain, triển vọng thị trường của giao thức MCP sẽ dần dần bộc lộ tiềm năng lớn của nó. Chương này sẽ cung cấp một phân tích sâu rộng về triển vọng ứng dụng của giao thức MCP trong nhiều ngành công nghiệp, và tiến hành các cuộc thảo luận sâu rộng từ các khía cạnh của động lực thị trường, đổi mới công nghệ và tích hợp chuỗi ngành.

4.1 Tiềm năng thị trường của việc tích hợp AI+Crypto

Việc tích hợp AI và blockchain đã trở thành một lực lượng quan trọng trong việc thúc đẩy chuyển đổi số của nền kinh tế toàn cầu. Đặc biệt được thúc đẩy bởi giao thức MCP, mô hình AI không chỉ có thể thực hiện các nhiệm vụ mà còn có thể trao đổi giá trị trên blockchain và trở thành một nền kinh tế độc lập. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ AI, ngày càng có nhiều mô hình AI bắt đầu thực hiện các nhiệm vụ thị trường thực tế và tham gia vào nhiều lĩnh vực như sản xuất hàng hóa, cung cấp dịch vụ và ra quyết định tài chính. Đồng thời, các đặc tính phi tập trung, minh bạch và không giả mạo của blockchain cung cấp một cơ chế tin cậy lý tưởng cho các mô hình AI, cho phép chúng được triển khai và ứng dụng nhanh chóng trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau.

Dự kiến rằng việc tích hợp trí tuệ nhân tạo và thị trường mã hóa sẽ mở ra sự tăng trưởng bùng nổ trong vài năm tới. Là một trong những người tiên phong của xu hướng này, giao thức MCP sẽ dần chiếm vị trí quan trọng, đặc biệt trong lĩnh vực tài chính, chăm sóc sức khỏe, sản xuất, hợp đồng thông minh và quản lý tài sản số. Sự xuất hiện của tài sản trí tuệ nhân tạo không chỉ tạo ra cơ hội phong phú cho các nhà phát triển và nhà đầu tư, mà còn mang lại tác động đột phá chưa từng có đối với các ngành công nghiệp truyền thống.

4.2 Đa dạng hóa các ứng dụng thị trường và hợp tác vượt biên giới

Giao thức MCP mang lại khả năng tích hợp và hợp tác xuyên biên giới cho nhiều ngành. Đặc biệt là trong các ngành như tài chính, chăm sóc y tế và Internet vạn vật, việc áp dụng các giao thức MCP sẽ thúc đẩy rất nhiều sự đổi mới và phát triển trong các lĩnh vực khác nhau. Trong ngành tài chính, giao thức MCP có thể thúc đẩy sự sâu sắc của hệ sinh thái DeFi bằng cách cung cấp tài sản “quyền thu nhập” có thể giao dịch cho các mô hình AI. Người dùng không chỉ có thể đầu tư vào chính mô hình AI mà còn có thể giao dịch quyền thu nhập của mô hình trên nền tảng tài chính phi tập trung thông qua các hợp đồng thông minh. Sự xuất hiện của mô hình này cung cấp cho các nhà đầu tư các lựa chọn đầu tư phong phú hơn và có thể thúc đẩy các tổ chức tài chính truyền thống mở rộng sang các lĩnh vực blockchain và AI.

Trong lĩnh vực y tế, giao thức MCP có thể hỗ trợ ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong y học chính xác, nghiên cứu và phát triển thuốc, và dự đoán bệnh tật. Các mô hình trí tuệ nhân tạo phân tích lượng lớn dữ liệu y tế để tạo ra các mô hình dự đoán bệnh tật hoặc hướng phát triển thuốc, và hợp tác với các cơ sở y tế thông qua hợp đồng thông minh. Sự hợp tác này không chỉ cải thiện hiệu quả của dịch vụ y tế, mà còn cung cấp giải pháp minh bạch và công bằng trong bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu và phân phối kết quả. Cơ chế khuyến khích của giao thức MCP đảm bảo rằng quyền lợi của các mô hình trí tuệ nhân tạo và các nhà cung cấp dịch vụ y tế được phân phối một cách công bằng, từ đó khuyến khích sự xuất hiện của nhiều công nghệ đổi mới hơn.

Các ứng dụng trong lĩnh vực Internet of Things (IoT), đặc biệt là trong việc xây dựng các ngôi nhà thông minh và các thành phố thông minh, cũng sẽ được hưởng lợi từ giao thức MCP. Các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể cung cấp hỗ trợ quyết định thông minh cho các thiết bị IoT thông qua phân tích dữ liệu cảm biến trong thời gian thực. Ví dụ, trí tuệ nhân tạo có thể tối ưu hóa tiêu thụ năng lượng dựa trên dữ liệu môi trường, cải thiện hiệu suất hợp tác giữa các thiết bị và giảm chi phí của hệ thống tổng thể. Giao thức MCP cung cấp một cơ chế khích lệ và thưởng đáng tin cậy cho các mô hình trí tuệ nhân tạo này, đảm bảo sự nhiệt huyết của tất cả các bên tham gia, từ đó thúc đẩy sự phát triển tiếp theo của Internet of Things.

4.3 Đổi mới công nghệ và tích hợp chuỗi sản xuất

Triển vọng thị trường của giao thức MCP không chỉ nằm ở sự đột phá công nghệ của chính nó, mà còn ở khả năng thúc đẩy tích hợp và hợp tác của toàn bộ chuỗi ngành công nghiệp. Trong sự kết hợp giữa blockchain và trí tuệ nhân tạo, giao thức MCP sẽ thúc đẩy tích hợp sâu rộng của chuỗi công nghiệp, phá vỡ các rào cản công nghiệp truyền thống và thúc đẩy tích hợp tài nguyên qua các ngành công nghiệp. Ví dụ, trong việc chia sẻ dữ liệu huấn luyện trí tuệ nhân tạo và tối ưu hóa các thuật toán, giao thức MCP có thể cung cấp một nền tảng phi tập trung cho phép tất cả các bên chia sẻ tài nguyên tính toán và dữ liệu huấn luyện mà không cần phải phụ thuộc vào các tổ chức tập trung truyền thống. Thông qua các giao dịch phi tập trung, giao thức MCP giúp phá vỡ hiện tượng đảo dữ liệu trong các ngành công nghiệp truyền thống và thúc đẩy luồng và chia sẻ dữ liệu.

Ngoài ra, giao thức MCP sẽ thúc đẩy thêm tính mã nguồn mở và minh bạch của công nghệ. Thông qua hợp đồng thông minh dựa trên blockchain, các nhà phát triển và người dùng có thể tự do tùy chỉnh và tối ưu hóa các mô hình AI. Tính phi tập trung của giao thức MCP cho phép nhà sáng tạo và nhà phát triển hợp tác trong một hệ sinh thái mở và chia sẻ những thành tựu công nghệ, điều này cung cấp sự hỗ trợ quan trọng cho tiến bộ công nghệ và sự đổi mới trong toàn bộ ngành công nghiệp. Đồng thời, sự kết hợp giữa blockchain và AI cũng đã mở rộng các kịch bản ứng dụng của công nghệ. Từ tài chính đến sản xuất, từ chăm sóc sức khỏe đến giáo dục, giao thức MCP có không gian ứng dụng rộng lớn.

4.4 Góc nhìn đầu tư: Tiềm năng thị trường vốn và tiềm năng thương mại trong tương lai

Với sự phổ biến và sự chín muồi của giao thức MCP, sự chú ý của các nhà đầu tư đối với lĩnh vực này sẽ tiếp tục tăng. Giao thức MCP cung cấp cho các nhà đầu tư nhiều cách tham gia thông qua cơ chế thưởng phi tập trung và quyền thu nhập dựa trên tài sản mô hình. Các nhà đầu tư có thể trực tiếp mua quyền thu nhập của mô hình AI và thu được lợi nhuận thông qua hiệu suất thị trường của mô hình. Ngoài ra, thiết kế kinh tế token trong giao thức MCP cũng cung cấp các loại đầu tư mới cho thị trường vốn. Trong thị trường tài sản số trong tương lai, tài sản mô hình AI dựa trên giao thức MCP có thể trở thành mục tiêu đầu tư quan trọng, thu hút các loại vốn khác nhau bao gồm vốn rủi ro, quỹ rủi ro và các nhà đầu tư cá nhân để tham gia vào thị trường này.

Sự tham gia của thị trường vốn không chỉ thúc đẩy sự phổ biến của giao thức MCP, mà còn tăng tốc quá trình thương mại hóa của nó. Các doanh nghiệp và nhà phát triển có thể nhận được hỗ trợ tài chính thông qua việc tài trợ, bán hoặc cấp quyền thu nhập của các mô hình AI để phát triển và tối ưu hóa mô hình AI. Trong quá trình này, dòng vốn sẽ trở thành một lực lượng quan trọng trong việc thúc đẩy sáng tạo công nghệ, ứng dụng thị trường và mở rộng ngành công nghiệp. Sự tự tin của nhà đầu tư vào giao thức MCP sẽ ảnh hưởng trực tiếp đến vị trí và giá trị thương mại của nó trên thị trường toàn cầu.

Chương 5 Kết luận và Triển vọng trong tương lai

Giao thức MCP đại diện cho một hướng quan trọng trong việc tích hợp thị trường AI và mã hóa, đặc biệt là trong lĩnh vực tài chính phi tập trung (DeFi), bảo vệ quyền riêng tư dữ liệu, tự động hóa hợp đồng thông minh và tài sản hóa AI. Nó cho thấy tiềm năng phát triển lớn. Khi công nghệ AI trở nên ngày càng tinh vi, ngành công nghiệp cũng sẽ dần nhận ra sự mạnh mẽ của AI, và giao thức MCP cung cấp một nền tảng vận hành phi tập trung, minh bạch và có thể theo dõi được cho các mô hình AI này. Dưới cấu trúc này, không chỉ có thể cải thiện hiệu suất và giá trị của các mô hình AI, mà nó cũng có thể được chấp nhận rộng rãi trên thị trường.

Trong những năm gần đây, công nghệ blockchain và trí tuệ nhân tạo (AI) dần dần chuyển từ các lĩnh vực riêng biệt sang sự hội tụ. Với sự phát triển liên tục của công nghệ, sự kết hợp giữa AI và blockchain không chỉ cung cấp các giải pháp mới cho các ngành công nghiệp khác nhau, mà còn thúc đẩy sự ra đời của các mô hình kinh doanh mới. Giao thức MCP ra đời dưới bối cảnh này. Nó đã mang đến sự đổi mới chưa từng có cho thị trường mã hóa bằng cách giới thiệu cơ chế phi tập trung và khuyến khích và tận dụng những lợi thế bổ sung của AI và blockchain. Khi công nghệ AI và blockchain tiếp tục trưởng thành, giao thức MCP sẽ không chỉ tái tạo hệ sinh thái của nền kinh tế tài sản số, mà còn cung cấp động lực mới cho sự biến đổi của nền kinh tế toàn cầu.

Từ góc độ đầu tư, việc áp dụng giao thức MCP sẽ thu hút dòng vốn đáng kể, đặc biệt là vốn rủi ro và quỹ đầu tư theo đuổi cơ hội đầu tư sáng tạo. Khi mô hình AI càng được tài sản hóa, giao dịch và tăng giá trị thông qua giao thức MCP, nhu cầu thị trường phát sinh từ đó sẽ tiếp tục thúc đẩy sự phổ biến của giao thức. Ngoài ra, tính phân cấp của giao thức MCP có nghĩa là nó có thể tránh được các điểm thất bại đơn lẻ trong các hệ thống tập trung, qua đó nâng cao tính ổn định dài hạn của nó trên thị trường toàn cầu.

Trong tương lai, khi hệ sinh thái của giao thức MCP ngày càng phong phú, trí tuệ nhân tạo và tài sản mã hóa dựa trên giao thức có thể trở thành công cụ đầu tư chính thống trong thị trường tiền điện tử và tài chính. Các tài sản trí tuệ nhân tạo này không chỉ có thể trở thành công cụ tăng giá trị trên thị trường mã hóa, mà còn có thể phát triển thành hàng hóa tài chính quan trọng trên phạm vi toàn cầu, thúc đẩy việc hình thành một cảnh quan kinh tế toàn cầu mới.

Thông báo:

1. Bài viết này được sao chép từ [MarsBitChuyển tiếp Tiêu đề Ban đầu ‘Cuộc đối đầu cuối cùng của AI+blockchain: Hiệp hội MCP kích nổ cuộc cách mạng đại lý trên chuỗi, và liệu rằng con đường nghìn tỷ USD tiếp theo đã được sinh ra?’. Bản quyền thuộc về tác giả ban đầu [Huobi Growth Academy], nếu bạn có bất kỳ ý kiến phản đối nào về việc sao chép, vui lòng liên hệ Cổng Họcđội ngũ và đội ngũ sẽ xử lý nó càng sớm càng tốt theo các quy trình liên quan.
2. Tuyên bố từ chối trách nhiệm: Các quan điểm và ý kiến được thể hiện trong bài viết này chỉ đại diện cho quan điểm cá nhân của tác giả và không tạo thành bất kỳ lời khuyên đầu tư nào.
3. Các phiên bản ngôn ngữ khác của bài viết được dịch bởi nhóm Gate Learn. Bài viết dịch có thể không được sao chép, phân phối hoặc đạo văn mà không đề cập đến Gate.